Descripción: El Transformador de Visión es una arquitectura de modelo que aplica los principios de los transformadores, originalmente diseñados para el procesamiento de lenguaje natural, a datos de imagen. Esta innovadora aproximación permite que el modelo capture relaciones espaciales y patrones en las imágenes de manera más efectiva que las arquitecturas tradicionales, como las redes neuronales convolucionales (CNN). Utilizando mecanismos de atención, el Transformador de Visión puede enfocarse en diferentes partes de una imagen, lo que le permite aprender características relevantes sin depender de la jerarquía espacial impuesta por las capas convolucionales. Esto resulta en una mayor flexibilidad y capacidad para manejar tareas complejas de visión por computadora, como la clasificación de imágenes, la segmentación semántica y la detección de objetos. La arquitectura se basa en la idea de que, al igual que en el lenguaje, las relaciones entre diferentes partes de una imagen son cruciales para su interpretación. Por lo tanto, el Transformador de Visión representa un avance significativo en la forma en que las máquinas entienden y procesan información visual, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la inteligencia artificial y la visión por computadora.
Historia: El Transformador de Visión fue introducido en 2020 por investigadores de Google en un artículo titulado ‘An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale’. Este trabajo marcó un hito al demostrar que los transformadores, que habían tenido un gran éxito en el procesamiento del lenguaje natural, podían ser aplicados con éxito a tareas de visión por computadora. Desde entonces, la arquitectura ha evolucionado y se ha adaptado, dando lugar a variantes y mejoras que han ampliado su uso en diversas aplicaciones de inteligencia artificial.
Usos: El Transformador de Visión se utiliza principalmente en tareas de visión por computadora, como la clasificación de imágenes, la segmentación semántica y la detección de objetos. Su capacidad para manejar relaciones espaciales complejas lo hace ideal para aplicaciones que requieren una comprensión profunda de las imágenes, como la medicina, donde se pueden analizar radiografías o resonancias magnéticas, y en la industria automotriz, donde se utilizan para la conducción autónoma.
Ejemplos: Un ejemplo del uso del Transformador de Visión es su aplicación en el modelo de clasificación de imágenes de la base de datos ImageNet, donde ha demostrado un rendimiento superior en comparación con las CNN tradicionales. Otro ejemplo es su implementación en sistemas de segmentación semántica, donde se utiliza para identificar y clasificar diferentes objetos dentro de una imagen, como en la detección de peatones en vehículos autónomos.
